员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-tianlemeng1928745
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 预测模型, 员工属性, 组织行为学, 员工满意度, 离职分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了影响员工离职的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常代表企业内部的员工构成。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖员工的个人信息、工作相关因素、薪资福利、工作环境等。主要字段包括：EmployeeID（员工编号），Age（年龄），Attrition（离职与否），BusinessTravel（出差频率），DailyRate（日工资），Department（部门），DistanceFromHome（离家距离），Education（教育程度），EducationField（教育领域），EnvironmentSatisfaction（环境满意度），Gender（性别），HourlyRate（时薪），JobInvolvement（工作投入度），JobLevel（职位级别），JobRole（职位），JobSatisfaction（工作满意度），MaritalStatus（婚姻状况），MonthlyIncome（月收入），MonthlyRate（月费率），NumCompaniesWorked（工作过的公司数量），Over18（是否超过18岁），OverTime（是否加班），PercentSalaryHike（薪资涨幅），PerformanceRating（绩效评分），RelationshipSatisfaction（关系满意度），Shift（班次），TotalWorkingYears（总工作年限），TrainingTimesLastYear（去年培训次数），WorkLifeBalance（工作生活平衡），YearsAtCompany（在公司年限），YearsInCurrentRole（现岗位年限），YearsSinceLastPromotion（上次晋升年限），YearsWithCurrManager（与现任经理共事年限）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和建模。数据集已进行匿名化处理，保护员工隐私。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于人力资源管理、组织行为学等领域的学术研究，如员工离职原因分析、离职风险预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工保留、人才管理、薪酬优化等方面提供决策依据。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，例如识别高离职风险员工、优化员工福利、改善工作环境等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉真实业务场景下的数据分析。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，从而帮助企业降低员工流失率，提升组织绩效。
